湖北县域科技创新能力评价分析
由于县级和市级数据统计的口径不同，根据实际情况，评价指标略有调整。
（1）湖北县域科技创新能力整体分析
①评价指标权重确定
表9－16是通过对湖北各县域科技创新能力共21个指标的数据进行计算，进而得出的各指标的熵值、差异性系数和权重。
表9－16 县域科技创新能力评价指标体系表
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②评价过程与结果
根据上述的评价指标体系、评价方法，最终得出各县（市）的创新能力评价结果。如表9－17所示。
表9－17 科技创新能力评价结果
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总体科技创新能力评价。从整体结果来看，江夏区、襄州市和宜都市分别位居前三，其综合科技创新能力水平较强。由于梁子湖区、宣恩县和来凤县属于相对而言发展比较差的县市，整体规模较小，故在排名中靠后。从效用值大小来看，江夏区已达到6．58分，第二位襄阳为5．82分，在湖北的县市里面，江夏区本来就是发展最好的区域；而梁子湖区、宜恩县和来凤县三地效用值均位于3．2及以下，科技创新水平整体较弱，发展极不均衡。
企业创新力比较。从企业创新能力来看，江夏区就不是第一了，已居第四了，汉川市的效用值高居榜首，主要是因为汉川市是湖北内多数大型工业厂房的聚集地，许多大型公司中的部分厂就建在汉川市，从而增强了汉川市的企业创新力，也带动了汉川市的经济发展，夷陵区居于第二位。从研发投入的角度看，湖北各县市在研发经费与研发人员投入力度上不断加大，对其重视程度不断升高，整体情况趋向于良好状态发展。就新产品研发情况看来，尽管各县市新产品销售收入均有不同程度的上升，但整体效果较全国范围内看来仍有差距，这也从侧面反映出湖北整体创新成果转化不足，未来应重点加强创新成果转化力度，进而增强创新绩效。
产业带动力比较。产业带动力整体排名与总效用相比还是有一定的差距的，江夏区居于第七位，宜都市、襄州市分别以1．97分、1．65分位居前两名。但值得注意的是，鄂城区以1．61分居第三名，这主要还是与鄂城区的产业发展带动经济发展相关，鄂城区建立了中部最大的货物集散中心。其次，钟祥市的产业带动力居于第四位，与其他能力相比稍显提升。但整体看来，湖北第三产业比重还偏小，产业的附加值较低，湖北作为中部重要的粮食产地，第一产业比重较大。在调整产业结构时，“三农”问题依然是问题的重点与难点。
环境保障力比较。就环境保障能力而言，除居前三位的县市变动幅度不大以外，其他的县市的名次变动幅度都很大。宜都市以1．74分的效用值排在第一位，来凤县环境保障力的效用值仅为0．70，宜都市是其2．5倍左右。次序的改变也充分说明其他各县市在科技、金融与中介服务等环节的欠缺。金融支持力度不足、中介服务机构效率偏低等都是目前各地区面临的重要问题。
机制促进力比较。江夏区、宜都市和曾都市三市位居机制促进力排名前三位，效用值分别为0．96、0．95和0．77，这些地区的创新要素联系较为频繁，合作发生的概率高，具有鼓励合作、鼓励技术引进与交易的氛围，其政策在一定程度上起到了支持创新的作用。
社会贡献力比较。社会贡献力整体排名与总体综合能力排名也有一定的区别，襄州市、宜都市和江夏区仍是排名前三，但是蔡甸区和谷城区却排名到了二十多了，当阳市更是到了第四十八位，相对其他指标而言落后了许多，湖北的经济贡献能力处在中等水平，与科技环境和研发投入等环节具有一定程度的不对称性，非经济贡献能力亦有待进一步提高。
（2）湖北县域科技创新能力聚类分析
为了反映湖北内各县的相对排位，同样采用聚类分析方法衡量各县的科技创新能力，如表9－18所示，分析过程中，有效案例百分比达到100%。
表9－18 案例处理汇总
从图9－9显示的聚类谱系图可以看到，直至第25阶段，江夏区才和其他县市汇聚在一起，这也充分说明在科技创新能力上，其他各城市和江夏区之间仍存有巨大差距。襄州市、宜都市、蔡甸区在第11阶段左右汇聚在一起。新洲区、南漳县、恩施市、广水市、云梦县、孝昌县、丹江口市、秭归市、通城县、麻城市、嘉鱼县、松滋市、公安县、阳新县、长阳县、黄梅县、竹山县、汉南区、罗田县、随县、红安县、沙洋县、洪湖市、五峰县、蕲春县、石首市、郧阳区、浠水县、竹溪县、团风县、监利县、崇阳县、房县、郧西县、通山县、巴东县、江陵县、鹤峰县、大悟县、利川市、英山县、建始县、咸丰县、梁子湖区、宣恩县、来凤县这46个县在第一阶段已经汇聚在了一起。
在聚类成员中，选择单一方案，即将80个县市共分为4类，最终结果如表9－19所示。
表9－19 聚类结果
图9－9 聚类谱系图
（3）湖北县域科技创新能力关联分析
为进一步剖析各县市科技创新能力不同指标之间的关系，分析其现阶段的发展状况，同样从内生功能与外显绩效两个维度进行划分，对指标体系进行删减，深入分析各县市科技创新能力，找出制约其发展的关键环节。调整后的指标体系如表9－20所示，内生功能包含8个指标，外显绩效包含6个指标。
表9－20 指标汇总
①因子分析过程
因子分析是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间相关性较低。每组变量用一个不可观测的假想变量表示，将这个假想变量称为公共因子。
采用SPSS 19．0统计软件对数据进行因子分析，首先对内生功能与外显绩效进行分析，结果显示内生功能KMO值为0．652，Bartlett的球形度检验的Sig．为0．000，外显绩效KMO值为0．786，Bartlett的球形度检验的Sig．为0．000，均符合要求，数据的效度较好，较适合进行因子分析。
表9－21 KMO和Bartlett的检验
SPSS软件在进行公共因子提取时，要求特征根必须大于1。根据这一要求，科技创新能力体系的内生功能子系统共提取了三个公共因子，累积方差贡献率达到79．56%；外显绩效子系统共提取两个公共因子，累积方差贡献率达到68．938%。二者的累积方差贡献率均在60%以上，表明在进行因子分析时，变量信息损失较小，提取的公共因子能够解释大部分原始数据，效果理想。解释的总方差结果如表9－22所示。
表9－22 变量总方差分解表
表9－23显示了各公共因子的载荷矩阵和得分矩阵具体情况，内生功能方面，公共因子1在Y11、Y10、Y13、Y12、Y17这些变量上具有较大载荷，这几个变量描述的是环境因素，命名该因子为环境因子；公共因子2在Y1、Y2这两个变量上具有较大载荷，这两个变量描述的是研发人员及经费所占比重，将该公共因子命名为研发投入因子。公共因子3在Y15本级科学技术支出占当年财政公共预算支出的比例上具有较大载荷，将该公共因子命名为资源输入因子。
外显绩效方面，公共因子1在Y3当年新产品销售收入占主营业务收入比重、Y6高新技术产业增加值占GDP比重的变化幅度这些变量上具有较大载荷，将其命名为结构因子；公共因子2在变量Y5工业增加值占GDP比重、Y7高新技术产业增加值、Y18各县市GDP总额、Y20万人技术合同成交额上具有较大载荷，命名为资源输出因子。
表9－23 因子载荷与得分矩阵表
表9－24 各县市排名
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以各公共因子的方差贡献率为权重，最终计算得出湖北各县市内生功能与外显绩效的最终得分，结果如表9－24所示。内生功能排在前三位的城市是襄州区、宜都市和江夏区，来凤县和鹤峰县的内生功能整体较弱。外显绩效排在前三位的城市与内生功能排在前三位的城市一致，同样是襄州区、宜都市和江夏区，排名靠后的县市为宣恩县和梁子湖区。
②回归分析过程
线性回归是利用数理统计中的回归分析，目的在于了解两个或多个变量间是否相关及其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。回归分析法预测是利用回归分析方法，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系；通过建立回归模型能够分析变量之间的相关的具体形式，确定他们之间的因果关系。
本部分根据因子分析的结果，运用SPSS统计软件对其进行回归分析，以内生功能总得分作为自变量X，以外显绩效总得分作为因变量Y（结果如图9－10所示）。
回归结果显示，回归分析中拟合优度检验R2的判定系数为0．731，说明回归方程对数据的解释情况比较好，因此回归直线对观测值的拟合程度很好；回归F分布值为212．220，对应的显著性概率为0．000，小于0．05，拒绝回归系数都为0的原假设；模型中，回归平方和为31．120，残差平方和为11．438，总计为42．558；可见回归平方和占了总计平方和的大部分，说明线性模型解释了总平方和的大部分，模型拟合效果较好。
自变量的标准回归系数为0．855，对应T检验的显著性值P＝0．000＜0．001，达到显著性水平，建立的回归模型具有统计学意义。
回归方程为：
结果表明内生功能与外显绩效具有较强的正向关联性，内生功能对外显绩效有显著性的正向影响。
图9－10 回归分析拟合图
（3）双重聚类分析
由于内生功能与创新绩效具有关联性，因此对创新能力的分析可以根据这两个维度进行双重聚类，并在坐标系内标明各县市创新能力所处的相对位置关系。
从聚类结果看，江夏区的内生功能与外显绩效在所调查的80个县市中处于领先位置，这与江夏区的地理位置和丰富的科教资源有关，江夏区有20余所高等院校，且交通便利，京广铁路、107国道、京珠高速，大力发展农业的同时，积极引进大项目，2014年全区招商引资总额364亿元，增长18．7%，总量居全市第一，新引进项目40个。襄州区、宜都市、蔡甸区在内生功能与外显绩效上都仅次于江夏区，说明这三个县市在科技创新能力上发展较为均衡，推进农业现代化、工业结构优化升级的同时扩大有效投资，经济运行良好。宜城市外显绩效较强，但内生功能较弱，发展不平衡，造成这种状况的原因在于主要依靠大量的投入带动创新能力发展，采取的是依靠资源投入的粗放型发展模式，对内部的结构、要素之间的协同、创新促进机制的建立未能够与之同步配套发展。孝南区、安陆市处于内生功能较强，外显绩效较弱的位置，造成这种状况的主要原因是缺乏有效的成果转化机制，在投入指标上得分较高，但是缺乏将这些投入转化为创新能力的机制，没有能完全消化吸收这些创新资源。谷城县、曾都区、枣阳市、当阳市、仙桃市、枝江市、大冶市、东宝区、鄂城区、黄州区、夷陵区、潜江市、远安县、钟祥市、老河口市、孝南区、安陆市、天门市、咸安市、华容区、应城市、汉川市、兴山县、赤壁市、黄陂区、荆州区、武穴市、保康县、京山县这些三类县市内生功能和外显绩效均较弱，而其余县市则处于最末尾梯队。
图9－11 双重聚类分析图